Cinco elementos claves para escalar la automatización inteligente en la minería

• Por Marcos Alexandre Lopes, Líder de Industry X para Accenture Hispanoamérica

La minería ha comprendido la importancia que tiene la automatización y la inteligencia artificial para aumentar la efectividad de las operaciones y está avanzando en su adopción. Sin embargo, aún falta ampliar los esfuerzos. Para una automatización eficaz a escala, es necesario impulsar un plan estructurado, apoyado por un sólido modelo operativo, el cual actúa como un marco de gestión. Se sitúa por debajo del nivel de los objetivos estratégicos generales para la automatización y por encima del nivel de apoyo a operaciones concretas.

Es necesario pensar en este modelo operativo como el vínculo esencial entre la intención estratégica y la ejecución. Ilumina todos los elementos que deben establecerse, gestionarse y funcionar en armonía para que la automatización se afiance realmente y aporte valor a las mineras. ¿En qué consiste un modelo operativo sólido? Hay muchas cosas que hay que tener en cuenta, pero hay cinco que son fundamentales.

Primero, se deben identificar las oportunidades adecuadas. Dado que existen innumerables oportunidades para aplicar la automatización inteligente en la minería, el modelo operativo debe incluir una forma centralizada y continua de elegir las «mejores apuestas». Este es el punto de partida esencial para el éxito de la automatización a escala.

¿Cómo debería ser este enfoque? En primer lugar, es necesario identificar los procesos que son candidatos valiosos para la automatización. Luego, se requiere una evaluación clara de la madurez de la automatización de la empresa. Por último, apoyar un plan para emprender iniciativas en la secuencia correcta. Esto ayudará a la organización a aumentar sus capacidades de automatización inteligente y a lograr el máximo beneficio.

En segundo lugar, se debe hacer una medición continua. ¿Cómo saber si la automatización inteligente va por buen camino y ofrece los resultados que se necesitan? ¿Cómo se miden los beneficios? Para responder a este tipo de preguntas, es fundamental establecer parámetros de éxito medibles. Pero el hecho de que sea fácil de seguir no hace que una medida sea necesariamente mejor. Hay que identificar todas las métricas que importan, en función de los objetivos de la empresa, y trazar un método estándar para informar sobre ellas.

El tercer elemento clave es la gestión del cambio. Esta parte del modelo operativo debe especificar las mejores prácticas ágiles para la gestión de proyectos y el despliegue de soluciones. También es necesario establecer un plan para equipar a todos los colaboradores con las nuevas habilidades tecnológicas que necesitarán para adaptarse a la automatización y al cambio continuo.

En cuarto lugar, se encuentra la implementación de las tecnologías y plataformas adecuadas. Cualquier entorno de automatización a gran escala necesita múltiples tecnologías y plataformas para mantenerse a la vanguardia. Éstas van desde la nube y las aplicaciones del Internet de las cosas (IoT) hasta los chatbots y las soluciones de gestión de procesos empresariales.

En este aspecto hay algunas preguntas fundamentales: ¿Cómo garantiza la flexibilidad de las soluciones y los sistemas que pone en marcha? ¿Su personal tiene las habilidades que necesitará para hacer el mejor uso de ellos? ¿Cómo sabrá cuándo hay que actualizar una solución? Un modelo operativo bien planificado ayudará a responder a todas estas preguntas, adaptando las tecnologías adecuadas a las necesidades de la empresa y desplegándolas con eficacia.

Finalmente, es necesario aprovechar el poder de la inteligencia artificial para acelerar la automatización en la minería. Los principios y las prácticas para la gestión de datos e información, y la gestión de activos y conocimientos son capacidades fundamentales para el éxito. Es necesario ponerlas en práctica mucho antes de cualquier esfuerzo de automatización.

Para alcanzar el máximo potencial que ofrece la IA a la minería, la data es clave. Los científicos de datos deben confirmar que los conjuntos de datos de automatización son completos y precisos, con los algoritmos adecuados. Se toparán con un muro si la organización no ha hecho de la gestión de datos una prioridad. Además, los datos están demostrando ser una nueva forma de capital estratégico.

¿Otra clave del éxito? Aprender del pasado. Los responsables de la automatización deben crear bibliotecas de activos y conocimientos de automatización reutilizables, y añadirlos activamente a medida que crece su madurez de automatización.

Al poner todos estos elementos en su lugar, las mineras pueden impulsar un enfoque más holístico para escalar la automatización e impulsar el valor en toda la empresa.